如何協調預測刻畫器置信區間與混料設計的參數估計我有四個成分的混合實驗。 這是 16 次運行的定制設計，沒有復制，從一個模型開始，包括兩個因素和三個組件的交互。 混合約束是四個分量之和為 1.0。 來自數據的簡化模型僅具有統計顯著性的四個主要影響 (p<.0001)。
預測刻畫器圖顯示 95% 的置信區間，這意味著某些重要因素的影響的“斜率”可能為零；灰色帶包含一條水平線。 它還表明影響最小的因子具有最大的斜率。
刻畫器還顯示了當我改變組分 C 的量時組分 A 的影響斜率變化，即使模型中沒有交互作用。 當 C 為 0.1 時，A 的斜率為 0.05 個單位，當 C 為 0.2 時，它的斜率為 0.02 個單位。當然，其他成分的數量會發生變化以保持在推理空間內，但為什麼斜率會發生變化？
附圖顯示了我所看到的。 它還顯示了一個因子設置對話框，其中包含混合實驗中使用的最小和最大設置。
散點圖和預測刻畫器圖看起來很相似，它們使因子 B 看起來微不足道。 但是，如果我將 B 排除在模型之外，則殘差表明這是一個錯誤。
對於這種情況，我如何解釋預測刻畫器上的斜率和置信區間？ 或者也許我如何將參數估計與預測分析器聯繫起來？
美國能源部回复：如何協調預測刻畫器置信區間與混合設計的參數估計看起來問題在於您沒有使用 Scheffe 混合模型分析數據。 查看方差分析表。 您將在那裡看到一條消息，上面寫著“針對簡化模型進行了測試：Y=0”。 這意味著您正在擬合無攔截模型。 對於混合模型，您應該看到的是“針對簡化模型進行測試：Y=mean”。
那麼，出了什麼問題？ 很可能有人在輸入您的四個組件的值時進行了四捨五入。 創建一個列，它是您的四個組件的總和，您可能會看到不同於 1 的內容。 總和必須為 1，JMP 才能將數據作為混合進行分析。 修復後，嘗試重新擬合模型。 如果您當時仍有疑問，請回到這裡。
回复：如何協調預測刻畫器置信區間與混合設計的參數估計謝謝丹，事實證明其中一行的總和不等於 1.0。 當我修復它時（將一個比例從0.47改為0.48），結果讓我更加困惑。
平方和（連續的和調整的）幾乎沒有變化，包括方差分析中的誤差 SS。 但是，ANOVA 中的 SS 模型遠非如此。 序列 SS 的總平方和與修復分析中的 ANOVA 值的總和與原始分析中的值不同。 不知何故，1.87 個單位的 SS 去了我看不到的地方。
響應刻畫器中的置信區間相同，但在 Y 實際乘 Y 預測圖中不同。 參數估計幾乎沒有變化。
附圖顯示了差異，一張名為“Response Y original”，另一張為“Response Y repaired”。 您可以看到 ANOVA 表中的消息是“Y=0”或“Y=mean”。
回复：如何協調預測刻畫器置信區間與混合設計的參數估計您只需要關心您的 Y 維修。
Scheffe 混合模型不能像典型的回歸模型那樣解釋。 看起來模型中沒有截距，但確實存在。 截距包含在主效應中。 解釋才是最重要的。 例如，主效應參數估計實際上是各個分量的純分量頂點處的響應面的高度。 換句話說，它是組件的“效果”加上整體均值。 這就是為什麼 ANOVA 會顯示“針對 Y=mean 進行測試”的消息。 因此，I 型 SS 不會正確加起來，因為均值參與了主效應的所有 SS。
觀察與預測圖上的置信帶對於 Scheffe 模型是正確的。 由於混合引起的固有多重共線性，它們要寬得多。 當因素相關時（因為它們是混合的），這會導致參數方差的膨脹。 因此，模型擬合的誤差帶會更寬。 預測分析器看起來會更好，因為這是預測的置信區間，而不是參數的重要性。
回复：如何協調預測刻畫器置信區間與混合設計的參數估計我開始明白，我知道模型以一種有效截距的方式縮放組件的值。 然而，模型對組件的敏感性似乎也與參數估計成正比。 我想我需要找到一些描述 Scheffe 模型顯著性統計數據的論文。
某處有一個 JMP 幫助，它說預測刻畫器上的置信區間是對平均值的置信，而不是對單個預測的置信。 如果它與參數的重要性或模型對組件變化的敏感性無關，那麼置信區間在預測刻畫器上的用途是什麼？
預測分析器試圖傳達的斜率是多少？ 為什麼分量 D 的斜率大於其他任何分量，但其參數估計值最小？ 為什麼 A 和 B 的斜率看起來微不足道，但它們的參數估計值大於 D？
我想我需要的是這個平台的方法和公式參考，我可以從那裡解決。 幕後的數學有點不透明。
